ChatGPT로 인해 생성형 AI가 급부상하며, AI 기술에 대한 관심이 그 어느때보다 높아지고 있습니다. 특히 온디바이스 AI는 AI 산업 트렌드의 최전선에서 많은 주목을 받고 있죠. 오늘은 AI 서비스를 운영하는 기업들이 온디바이스 AI를 도입하며 마주하는 현실적인 고민들에 대해 다뤄보려고 합니다.

이 글을 보고 계신 분들이라면 아마도 온디바이스 AI에 관심이 있는 엔지니어이거나, AI 사업을 고민하시는 분들일 것입니다. 온디바이스 AI가 주목받는 이유는 별도로 다룰 예정이지만, 많은 AI 기업들은 비용과 서비스 안전성 때문에 온디바이스 AI 도입을 고민하고 있습니다.

이렇듯 온디바이스 AI 기술에 대한 관심과 수요는 늘어나는데, 실제 도입이 쉽지는 않습니다. 현장에서 자주 듣는 고민들은 아래와 같습니다:

“온디바이스 AI를 적용하고 싶은데, 성능 저하에 대한 우려가 있어 고민 중입니다.”

“온디바이스 AI 전문가를 찾기가 너무 어렵습니다.”

“AI 서비스를 개발하는데 이미 많은 시간을 투자했는데, 온디바이스 AI 개발 진척이 좀처럼 이루어지지 않습니다.”

“자체적으로 온디바이스 AI를 개발 중인데, 전문 회사와 협업하는 게 더 좋을까요?”

이런 고민들을 한번이라도 해보셨다면, 축하드립니다! 당신은 혼자가 아닙니다. 이러한 고민들은 크게 세 가지 핵심 과제로 정리되는데요, 한번 자세히 알아보시죠.

첫 번째. 성능 문제

온디바이스 AI 도입은 언뜻 보면 만능 해결책처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 거대한 클라우드 서버에서 돌아가던 AI 모델을 작게 축소하여 디바이스 칩에서 구동하는 것은 상당한 리스크가 따르는 일입니다. 모델이 압축되면 에러율이 올라가기 때문입니다. 온디바이스 AI의 중요성이 높아진다고 해서, 낮은 성능의 모델을 도입하고 싶은 기업은 없습니다.

하지만 해결책이 있습니다. AI 계산에 특화된 NPU(신경망 처리 장치)을 활용하면 디바이스 내에서도 AI를 효과적으로 구동할 수 있습니다. 놀랍게도 NPU는 2018년 이후로 출시된 대부분의 스마트폰에 이미 내장되어 있으며, 성능과 에너지 효율이 지속적으로 개선되고 있습니다.

두 번째. 전문가의 부재

온디바이스 AI는 새롭게 등장한 신기술로, 전문가가 많지 않습니다. 특히 AI와 프로세서에 대한 지식을 모두 갖춰야 하는 분야이기 때문에, AI 모델 개발을 넘어 하드웨어 최적화까지 가능한 전문가를 찾기가 쉽지 않습니다. 더구나 각 기기의 프로세서가 서로 다른 체계로 동작하기 때문에, 전문가 팀을 구성하는것도 쉽지 않은 과제입니다.

세 번째. 리소스 문제

AI 모델 개발과 온디바이스 AI 개발은 완전히 다른 영역입니다. 일반적으로 온디바이스 AI 구현을 위해서는 전담 팀을 꾸리고 최소 6개월의 시간이 필요합니다. 이미 AI 기술에 많은 투자를 했고, 상용화가 코앞인 시점에서 온디바이스 AI 도입을 위해 추가 시간을 투자하는 것은 단기적인 측면에서 꽤나 부담스러운 선택일 수 있습니다.

한가지 해결책. ZETIC.ai

ZETIC.ai는 이러한 세 가지 과제를 모두 해결하는 솔루션을 제공합니다:

• NPU를 활용한 최적화 기술로 성능 손실을 최소화하고 최대의 성능 제공

• 온디바이스 AI에 대한 전문 지식을 가진 전문가 집단

• 전세계 99%의 모바일 환경 지원

• 24시간만에 타겟 디바이스에 적용 가능한 온디바이스 AI 구현

• 즉시 사용 가능한 AI 모듈 라이브러리 제공(체험하기)

마치며

AI 분야는 비용이 많이 들고, 인력은 부족하며, 시행착오도 많습니다. 그럼에도 불구하고 AI 산업은 전성기를 맞이하고 있죠. 성공적인 AI 서비스 도입을 위해서는 가장 효율적이고 효과적인 방법을 찾는 것이 중요합니다. ZETIC.ai가 여러분의 든든한 파트너가 되어드리겠습니다.

세계 최고 수준의 온디바이스 AI 전문가 팀과 함께하실 준비가 되었나요?
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